电影推荐系统用户行为与电影特征数据集-MovieLens小数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：电影,推荐系统,用户行为,评分,标签,电影特征,数据挖掘,机器学习,电影数据
数据概述：
本数据集是MovieLens数据集的“小”版本，包含了600多个用户对9000多部电影的10万条评分记录，以及用户对电影的标签信息和电影的基本元数据。数据集主要包括以下几个文件：
1. ratings.csv：包含了用户对电影的评分数据，每行包含用户ID、电影ID、评分和时间戳。
2. movies.csv：包含了电影的元数据，包括电影ID、电影标题和电影所属的流派。
3. tags.csv：包含了用户对电影的标签数据，包括用户ID、电影ID、标签和时间戳。
4. links.csv：包含了电影ID与其他电影数据库（如IMDb和The Movie Database）之间的链接。
数据用途概述：
该数据集广泛应用于推荐系统、数据挖掘和机器学习等领域。研究人员可以利用该数据进行推荐算法的开发和评估，例如协同过滤、基于内容的推荐等。此外，该数据集还可以用于用户行为分析、电影特征分析、情感分析等研究。对于学习者而言，该数据集是入门推荐系统和数据分析的理想选择，可以帮助他们理解推荐系统的基本原理和构建流程。
